Inteligencia de negocios en el comercio internacional de aceites lubricantes automotrices subpartida 2710.19.38 en el Ecuador

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Inteligencia de negocios en el comercio internacional de aceites lubricantes subpartida 2710.19.38 en el Ecuador

Jiménez Vélez, Joseph Aníbal; Borsic Laborde, Zlata
Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE

josephjimenezvelez@gmail.com; zdborsic@espe.edu.ec

Resumen

El presente estudio de carácter descriptivo identifica bajo la metodología de la Inteligencia de negocios, información que modela y apoya la toma de decisiones de las empresas importadoras de aceites lubricantes de la subpartida 2710.19.38. Acorde a ello, se dará a conocer los principales importadores del producto, las marcas importadas más relevantes, proveedores, países de procedencia, aduanas de ingreso y tributos al Comercio Exterior. Para el desarrollo de la investigación, se hizo uso de almacenes de datos de las operaciones aduaneras de Ecuador con el mundo proporcionados por la empresa CobusGroup, se aplicó las técnicas estadísticas de la Minería de datos, tal como el análisis de clusters y se representó los cruces de variables a través de Cubos Olap.

Palabras clave

Inteligencia de negocios, almacén de datos, data mining, cubos olap, conglomerados, valor FOB.

Abstract

This descriptive research, using the methodology of business intelligence, identifies data that models and supports the decision making process of firms that import lubricant oils under the subheading 2710.19.38. This study compiles, organizes and analyses data of the main importers, most relevant imported brands, main suppliers, countries of origin, customs entry fees and foreign trade taxes in the industry. This study uses information taken from the Ecuadorian customs operations data warehouse, facilitated by the company CobusGroup. This data was analyzed using techniques of applied statistic, data mining and clusters analysis. Finally, the tecnique of OLAP cubes was used to indicate intersection of varibles.

Keywords

Business Intelligence, datawarehouse, data mining, OLAP cubes, clustering, FOB value.